Генеративный искусственный интеллект совершает революцию в виртуальной примерке. Будут ли покупатели использовать это?

Прошло почти восемь лет с тех пор, как Заландо впервые начал экспериментировать с виртуальной примеркой.

В 2018 году немецкий интернет-магазин начал разработку собственного программного обеспечения, которое может генерировать фотографии покупателей, носящих товары из его каталога. Но появление больших языковых моделей с открытым исходным кодом изменило ставки, позволив Zalando улучшить свои возможности по созданию изображений настолько, чтобы начать виртуальную примерку для клиентов. В 2022 году компания начала проводить тесты с небольшими группами, постепенно добавляя новые функции, такие как инструмент измерения, который может создавать изображение формы тела человека на основе изображения и вращающихся трехмерных изображений. Даже на этапе тестирования компания увидела преимущества: испытание в апреле 2023 года привело к снижению прибыли на 40 процентов, сказал Реза Ширвани, директор по прикладным наукам Zalando.

Теперь Zalando готова запустить виртуальную примерку для всех клиентов в 2026 году.

Генеративный искусственный интеллект «устранил многие препятствия для бизнеса, в том числе нашего, на пути внедрения инноваций для клиентов», — сказал Ширвани. «Научная причина для создания такого типа технологий собственными силами становится все меньше и меньше, потому что мир инвестирует в LLM».

Интернет-магазины давно надеялись, что виртуальная примерка поможет снизить процент возвратов, но технология часто не могла точно отобразить, как одежда будет выглядеть на реальном человеке. Генеративный искусственный интеллект, однако, приблизил реализацию этого потенциала, сделав примерочные изображения более фотореалистичными и способными отображать, как конкретные ткани и крои могут лежать на различных телах.

Эти достижения уступили место новым кадрам виртуальных стартапов на базе искусственного интеллекта, включая Doji, Zelig и Stiled. Гиганты программного обеспечения также делают большие ставки на эту технологию. С 2023 года Google расширяет количество продуктов в своем каталоге покупок, которые пользователи могут виртуально разместить на цифровых моделях размеров от XXS до 4XL. В мае компания выпустила функцию, которая позволяет пользователям загружать свои фотографии, чтобы увидеть, как они будут выглядеть в любом предмете одежды из ее списков, а в этом месяце она представила новую функцию, которая позволяет им создавать примерочные изображения на основе селфи. По словам Лилиан Ринкон, вице-президента Google по управлению продуктами, виртуальная примерка теперь является инструментом Google Shopping номер один, которым пользователи делятся в социальных сетях.

“Генераторный ИИ стал мейнстримом. Все его используют и начинают доверять этой технологии”, – сказала Джен Джонс, директор по маркетингу компании-разработчика программного обеспечения для электронной коммерции Commercetools. «Люди, которые никогда бы не загрузили свое селфи на что-то вроде [Google’s] Близнецы два года назад сделали бы это, не задумываясь, сегодня».

Но до массового внедрения еще предстоит пройти путь. Октябрьский опрос, проведенный eMarketer среди почти 1000 взрослых в возрасте от 18 до 65 лет, показал, что только 1,4 процента из них регулярно используют ту или иную форму виртуальной примерки.

Чтобы сделать эту технологию важной частью электронной коммерции, стартапы программного обеспечения повышают скорость создания изображений, разрабатывают расширенные функции, такие как 3D-изображения и видео, а также делают изображения доступными в социальных сетях, чтобы убедить большую часть потребителей в том, что эта технология интересна и проста в использовании.

«Вы увидите, что виртуальная примерка будет становиться все более и более эффективной с точки зрения точности изображения, а также персонализации», — сказала Эми Ву Мартин, инвестор Menlo Ventures. «Речь идет о том, насколько хорошо это отразится на желании пользователя купить одежду».

Как генеративный ИИ изменил виртуальную примерку

Исторически сложилось так, что виртуальная примерка часто требовала, чтобы пользователи сканировали свое тело целиком, чтобы визуализировать изображение, или создавали аватар, который служил приближением того, как они выглядят на самом деле. Генеративные модели искусственного интеллекта, с другой стороны, позволяют пользователям загружать свои изображения и мгновенно видеть, как «примеряют» одежду, при этом учитывая такие важные характеристики, как «нюанс ткани», — сказал Ринкон из Google.

Эти улучшения помогли компаниям обеспечить точное отображение деталей одежды, таких как графика на футболке или форма лацканов на пиджаке. Это также означает, что ритейлеры могут использовать программное обеспечение для примерки для более сложных для визуализации категорий, таких как джинсовая ткань, которая может поддерживать до 100 размеров.

“Мы больше не находимся в мире, где это делается с помощью дополненной реальности. Ген ИИ создает что-то, что похоже на вас в реальной жизни”, – сказал Хуан Пеллерано-Рендон, директор по маркетингу компании-разработчика программного обеспечения Swap. «Это то, что создаст больший спрос».

Поколение искусственного интеллекта также помогает виртуальным стартапам сократить затраты на внутреннюю разработку. В марте четырехлетняя компания Zelig, которая создает технологию примерки для таких ритейлеров, как Revolve, начала сочетать LLM с открытым исходным кодом со своим собственным программным обеспечением, которое отображает естественное движение тканей — например, сборку в верхней части брюк. Поскольку им удалось создать эти изображения, объединив существующую модель с генеративным искусственным интеллектом, компания сэкономила миллионы, говорит Сэнди Шолл, основатель и исполнительный директор Zelig.

«Это было невозможно масштабировать так, как мы это делали», — сказал Шолл.

Поставщики программного обеспечения также используют LLM для экспериментов со сложными функциями, такими как вращение изображений и видео. Когда Swap запустил сервис, позволяющий брендам создавать свои собственные ИИ-агенты По словам Пеллерано-Рендон, в сентябре в него был включен инструмент для примерки, который генерирует как неподвижные изображения, так и видеоролики, на которых видно, как пользователи поворачиваются в своей одежде.

«Мы следим за тем, чтобы, когда вы поворачиваетесь или идете, то, как на вас сидит одежда, и ваши естественные движения тела соответствовали тому, как вы что-то примеряете», — добавил он.

Будущее виртуальной примерки

Однако все эти улучшения не имеют большого значения, если люди на практике не используют виртуальную примерку.

Чтобы привлечь потребителей, некоторые стартапы переосмысливают его как инструмент для стилизации, а не как решение для возврата. Например, в Doji, запущенном в 2024 году, наиболее часто используемая функция приложения позволяет пользователям менять одежду и получать рекомендации по стилю и продуктам, рассказал Дориан Дарган, сооснователь и исполнительный директор Doji.

«Виртуальная примерка позволяет людям окунуться в воду и по-настоящему построить эмоциональные отношения с брендом», — сказал Дарган. «Если вы в первую очередь сосредоточены только на прибыли и конверсии, вы можете упустить эту возможность, связанную с вдохновением и исследованиями».

Вместо того, чтобы ждать прямого партнерства с брендами, некоторые поставщики виртуальных примерок расширяют свое присутствие за счет расширений для браузера. В ноябре Doji запустила свое расширение для Apple Safari, позволяющее пользователям создавать изображения с продуктами большего числа брендов в Интернете. Приложение для покупок на базе искусственного интеллекта Stiled накладывает товары с сайта любого бренда или розничного продавца на изображения своих пользователей. Есть надежда, что Stiled сможет использовать эти результаты, чтобы убедить бренды стать партнерами, сказал Уилл Хэнсон, основатель и исполнительный директор компании.

«По сути, вы выясняете, как сделать [virtual try-on] это ежедневная привычка, — сказал Ву Мартин. — Все сводится к тому, чтобы просто видеть это больше».

Следующая задача — доказать брендам, что виртуальная примерка однозначно приносит прибыль. Шолл из Зелига говорит, что для поставщиков программного обеспечения будет крайне важно сотрудничать с брендами и систематизировать данные, чтобы напрямую связывать любой рост продаж с пробным программным обеспечением.

«Настоящий сдвиг наступит тогда, когда все поймут, что эта технология приносит всем много денег», — сказал Шолл.